POST-DOC Prédire des phénotypes du maïs en condition de sècheresse à partir d’informations biolog

Vous serez accueilli au sein de l’équipe GEvAD (Génétique Evolutive et Adaptation des plantes domestiquées, https://moulon.inrae.fr/equipes/gevad/) dans l’UMR Génétique Quantitative et Évolution (GQE) - Le Moulon (Gif-sur-Yvette, France). GQE fait partie de l’Institut Diversité, Écologie, Évolution du Vivant (IDEEV, https://www.ideev.universite-paris-saclay.fr/) situé sur le campus de l’Université Paris-Saclay. L’équipe GEvAD combine diverses approches, dont des expérimentations en champs et en serres, des approches de génétique des populations théoriques (modélisation, développements statistiques) et appliquées), génomique, génomique des systèmes, pour comprendre des mécanismes évolutifs à l’origine de la domestication et de l’adaptation des plantes domestiquées à leur environnement. Il•Elle collaborera également avec les membres de l’équipe GQMS (génétique quantitative et méthodologie de la sélection), qui développe des approches expérimentales et théoriques, des outils statistiques et des outils d’assistance à la sélection pour comprendre la diversité du maïs et étudier l’architecture des caractères quantitatifs pour optimiser la sélection variétale du maïs. Le travail du•de la postdoctorant•e s’intègrera dans le projet ANR JCJC NETWITS mené par M. Fagny qui porte sur le rôle de la régulation de l’expression des gènes dans la réponse du maïs au déficit hydrique. GQE rassemble de nombreux experts des bases moléculaires de la réponse du maïs au déficit hydrique, incluant des spécialistes de la génétique d’association et de l’inférence des réseaux de régulation. Nous avons identifié de nombreux locus candidats, gènes et éléments régulateurs, impliqués dans la réponse du maïs au déficit hydrique.Le•la postdoctorant•e, spécialiste en génétique quantitative, sera responsable du développement d’une méthode de prédiction du rendement du maïs en condition de déficit hydrique qui s’appuiera sur les données disponibles au laboratoire. L’objectif sera d’intégrer dans le modèle des informations biologiques issues des études déjà réalisées sur la régulation de l’expression des gènes et la sélection naturelle en réponse au déficit hydrique. En collaborant étroitement avec les membres du projet NETWITS et d’autres membres du laboratoire, il•elle sera responsable de :1) Catégoriser les polymorphismes selon leur importance dans le réseau de régulation, les résultats d’études d’associations et de génétique des populations.2) Utiliser des méthodes intégrant des données biologiques a priori comme (Bertolini 2025), GFBLUP (Edwards 2016, Fang 2017), or BayesRC+ (Fikere 2018, Mollandin 2022) pour intégrer les résultats existants dans le modèle.